DL：LinearNN(numpy自定义的) solve XOR problem / 开普饭

全文共2278字,预计学习时长6分钟图源:Google 很长时间以来,我一直对构建神经网络跃跃欲试,现在终于有机会来研究它了.我想我并没有完全掌握神经网络背后的数学原理,所以先教人工智能做一些简单的 ...

0. 文章介绍了什么介绍了神经网络的基础单元--神经元neurons, 在神经元中使用了常见的激活函数: sigmoid 神经网络中的神经元是如何连接和交互的创建了一个包含身高和体重(特征)作为 ...

ML之NN:利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题(BP solve XOR Problem) 输出结果实现代码 #BP solve XOR Problem import numpy as ...

DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率输出结果更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...

DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率输出结果核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...

DL之simpleNet:利用自定义的simpleNet(设好权重)对新样本进行预测.评估.输出梯度值导读理解神经网络内部的数学机制输出结果输出权重参数: [[-0.94465146 -1.2 ...

DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个uni ...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(计算梯度两种方法)利用MNIST数据集进行训练.预测导读利用python的numpy计算库,进行自定义搭建2层神经网络TwoLayerN ...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练.GC对比导读神经网络算法封装为层级结构的作用.在神经网络算法中,通过将 ...

DL之DNN:自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能输出结果 ====== ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNet[5*100+ReLU]对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值(Xavier参数初始化.He参数初始化)性能差异导读 #思路:观察不同的权 ...

DL：LinearNN(numpy自定义的) solve XOR problem